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ブリヂストン、最先端タイヤ生産システムに「SAS Analytics for IoT」採用

製造業メーカーがアナリティクス(分析)技術をどう使っていくかは、スマートファクトリー実現に向けた大きなポイント。

実際に、アナリティクスを導入した企業はどう使っているのでしょうか?

今回は、アナリティクスの世界的企業であるSAS Institute Japanが、タイヤ世界最大手のブリヂストンに導入した事例をご紹介。

ブリヂストン、新たなタイヤ生産システムに「SAS Analytics for IoT」採用

タイヤの生産に関するデータからタイヤの品質を左右する最適な条件や設定を自動学習でAIに覚えこませます。

・設計データ
・ゴムなど材料加工データ
・生産工程におけるデータ(機械の稼働など)
・生産における環境条件 など

それから、この学習済みAIに対してデータ・サイエンティストがチューニングを行った上で、製造プロセスにおける判断・動作を自動制御。

これにより従来、技能員のスキルに依存していた品質のばらつきの低減を目指します。

 

ブリヂストン IT・ロボット技術改革部 IT技術革新ユニット 窪山英希氏は

「SASのアナリティクスにおける豊富な導入実績とノウハウを高く評価しました。SASのIoTソリューションが、センサからあがってくるデータをリアルタイムに分析できるだけでなく、その結果に基づきアクションまでを自動制御してくれるという点は非常に魅力的で、我々の目指すタイヤ生産のコンセプトを実現する上で重要なポイントとなりました」

としています。

 

SAS Analytics for IoTは、IoTソリューションの実装に不可欠な、Sense、Understand、Actの一連のプロセスを統合し、システムの構築からデータ管理、モデリング、実行までをシームレスに実現できるSASのIoT アナリティクス・プラットフォームです。

製造現場では、センサーデータの取得や、熟練技能員が持つノウハウのデータ化などによりデジタライゼーション(Sense)を可能にします。

また、収集された膨大なデータから機械学習技術を利用したモデリングにより、例えば品質のばらつきが発生しやすい製造要因を理解(Understand)し、それに基づきストリーミング技術によって生産工程を制御し適切な調整を実行(Act)することが可能となっています。

 

ブリヂストンは、これまで蓄積してきた多くのデータをAIに覚えこませて、作業員の業務内容や判断基準をデータ化。

それらを基準として、生産ライン上で起きていることをリアルタイムで把握しながら、何かあったら(ありそうだったら)自動的に制御するシステムを作り上げました。このリアルタイムというところがポイントです。

これだけ見ると作業員が必要なくなりそうですが、実際には人はどのような部分を担当するのか、どんな仕事をしているのかが気になりますね。

出典:SAS、ブリヂストンにAI技術を搭載した「SAS® Analytics for IoT」を提供~ブリヂストンの最先端タイヤ生産システムの自動化/品質向上研究を支援~

参考:SAS、ユーザー事例


1975年群馬県生まれ。明治大学院修了後、エレクトロニクス業界専門紙・電波新聞社入社。名古屋支局、北陸支局長を経て、2007年日本最大の製造業ポータルサイト「イプロス」で編集長を務める。2015年3月〜「オートメーション新聞」編集長(現職)。2016年5月〜「ものづくりニュース by aperza」編集長兼任。 趣味は釣りとダーツ